投影型微分両眼視法に基づく高精度3次元画像計測法，M推定を導入したロバスト復元法，投影型微分両眼視法に基づく運動計測法，などを開発している．

• 投影型微分両眼視法
• M推定を導入したロバスト復元法
• 投影型微分両眼視法に基づく運動計測法
  

距離データに基づく高速物体認識法として，距離アスペクト画像照合法を開発している．

• DAI法

M推定を導入したロバスト逐次最近点（ICP）アルゴリズムを開発している．

• ICP algorithm extended by M-estimation

このプロジェクトでは，ロバストな画像照合，あるいはテンプレート照合法を扱っています．実世界環境においては，様々な不良条件が起こります．付加ノイズ，照明変動（日照，影），遮蔽，ハイライト．ロバストな画像パタン照合法を設計するためには，これらの不良条件について考察するとともに，画像の類似度を評価する評価量（関数）を統計量としてモデル化することが重要となります．このようなアプローチによって，例えば，これまで限度見本（学習画像）を用いてアドホックに決められていた照合判定のためのしきい値を理論的な見通しを得ながら設計することが可能となります．また，遮蔽やハイライトによって，テクスチャが破壊される場合においても，原見本画像（モデル）のどのくらいが保存されていれば照合可能となるか，という遮蔽率などを定量的に解析することも可能となります．我々は様々な応用において用いることができる手法を開発しています．

• 増分符号相関 (ISC: Increment Sign Correlation),
• 選択的正規化相関 (SCC: Selective Correlation Coefficient)
• 周辺増分符号相関法 (PISC: Peripheral Increment Sign Correlation),
• 方向符号照合法 (OCM: Orientation Code Matching)
  

ロバストなクラスタリングに基づく複数直線の同時回帰を可能とするアルゴリズムを開発しています． 最小2乗メディアンの原理に基づく LMedSクラスタリング法を提案しています．

• LMedS クラスタリング(LMedS clustering for robust line fitting)
  

ロバスト画像照合のための新しいアプローチについて研究しています．

• 分割順位相関によるロバスト画像照合法 (RRIR: Rank-based Robust Image Registration),
• 弛緩テンプレート照合法(Relaxed Multiple Template Matching applied to Sea Surface Velocity Field Estimation)
  

微小生物（ダニなど）の移動空間や人間の歩行空間をロバストに解析するための手法について研究しています．

• ロバスト背景差分法 (Motion Analysis of Objects by Robust Difference Accumulation)
  

回転やスケーリング（大きさの変化）に対しても照合可能な画像照合法に関して研究しています．モメント特徴量や直交展開による圧縮した特徴記述に基づく手法について具体的に検討しています．

• 円環Zernikeモメントによる高速回転不変画像照合法(RZM: Ring Zernike Moment-based Image Registration),
• OCMの自己回帰モデルに基づく回転不変画像照合法 (Orientation Code Histogram extended by Autoregressive Model)
• 2次元直交展開に基づく画像照合法 (Orthogonal Expansion of Image by Marginal Eigenvectors)